KeyError: 'blas.ldflags'
时间: 2024-01-08 10:02:42 浏览: 45
这个错误通常是由于缺少BLAS库或未正确安装BLAS库引起的。你可以尝试以下几个步骤来解决这个问题:
1. 确保已经安装了BLAS库。对于Linux系统,你可以使用命令`sudo apt-get install libblas-dev`进行安装。对于Windows系统,你可以从Intel MKL或OpenBLAS等提供商处下载BLAS库并进行安装。
2. 确认你的环境变量设置正确。对于Linux系统,你可以在`~/.bashrc`中添加以下行:`export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH`,然后执行`source ~/.bashrc`以使设置生效。对于Windows系统,在环境变量中设置`PATH`和`LIB`变量指向你的BLAS库所在目录。
3. 确保你的Python环境已经正确设置。对于Linux系统,你可以使用`sudo apt-get install python-dev python-pip python-numpy python-scipy`命令安装相关的Python依赖库。对于Windows系统,你可以从Python官网下载对应版本的Python,并使用`pip install numpy scipy`命令安装相关的Python依赖库。
如果你还是无法解决问题,可以提供更详细的错误信息,以便我更好地帮助你。
相关问题
tensorflow1.0版本模型运行中出现error:Blas GEMM launch failed
Blas GEMM launch failed 错误通常是由于GPU显存不足或者CUDA版本不兼容引起的。您可以尝试以下解决方法:
1. 减小batch size或者图像尺寸,降低显存占用。
2. 检查CUDA版本是否与TensorFlow版本兼容,如果不兼容,请升级或降低CUDA版本。
3. 如果您使用的是NVIDIA GPU,可以尝试升级NVIDIA驱动程序。
4. 尝试在TF中添加以下代码解决:
import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)
tf.keras.backend.set_session(session)
# 将上述代码添加到TF程序的开头即可
如果以上方法都无法解决问题,建议您咨询TensorFlow官方论坛或者GitHub社区,获得更好的解决方案。
tensorflow.python.framework.errors_impl.internalerror: blas gemm launch failed
这个错误是由于 TensorFlow 在执行矩阵乘法时调用了 BLAS 库,但是 BLAS 库出现了错误导致无法执行。可能的原因包括 BLAS 库未正确安装或配置、硬件问题或其他系统问题。建议检查 BLAS 库的安装和配置,并确保硬件和系统环境正常。